Usa la IA generativa para el análisis de datos y automatiza las tareas que más tiempo consumen, sin ser científico de datos. Este módulo del Máster en Inteligencia Artificial de la UCM te enseña a limpiar y normalizar datos, generar datos sintéticos, explicar modelos y convertir datos brutos en insights de negocio con grandes modelos de lenguaje.
IA generativa en el ciclo de vida del dato
Aplica la IA generativa al ciclo de vida completo del dato: entiende cómo estos modelos, más allá de crear texto e imágenes, se convierten en herramientas para gestionar, sintetizar y enriquecer conjuntos de datos completos.
Limpieza y calidad de datos con IA
Automatiza tareas críticas como la limpieza y la normalización de datos complejos, apoyándote en grandes modelos de lenguaje capaces de trabajar tanto con información estructurada como no estructurada.
Datos sintéticos y data augmentation
Genera datos sintéticos de alta fidelidad, esenciales para entrenar otros modelos de machine learning y para proteger la privacidad en entornos sensibles. Recurre también al aumento de datasets (data augmentation) cuando te enfrentes a problemas de desequilibrio o escasez de ejemplos en tus conjuntos de datos.
IA explicable e insights de negocio
Facilita la interpretabilidad de modelos complejos explicando automáticamente sus features, un paso clave para generar confianza en cualquier equipo. Convierte además grandes volúmenes de datos brutos en insights de negocio claros y accionables, listos para apoyar decisiones reales dentro de tu organización.
Documentación técnica automatizada con IA
Termina el módulo automatizando la documentación técnica de tus pipelines y bases de datos, pasando de la teoría a la aplicación práctica en ingeniería de datos. El resultado: procesos de datos más rápidos, fiables y fáciles de mantener, con menos trabajo manual y más tiempo para el análisis que realmente aporta valor. Si quieres repasar las bases del ciclo del dato, consulta el módulo de Análisis, visualización y gobierno del dato.
Contenidos del módulo de IA generativa aplicada al dato
- IA generativa en el ciclo de vida del dato.
- Limpieza, normalización y calidad de datos con IA.
- Generación de datos sintéticos.
- Aumento de datasets (data augmentation).
- Interpretabilidad y explicación de modelos.
- Generación de insights de negocio.
- Documentación técnica automatizada.